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为探究 PPR - DYW:KP 蛋白 RNA 编辑机制及 Lys88 作用,研究人员开展相关研究。结果发现 Lys88 对 U - to - C 编辑至关重要,且 DYW 域修饰可影响编辑反应。这一成果助力深入理解 RNA 编辑,为相关研究提供新思路,值得一读。
在神奇的植物世界里,细胞中的 RNA 编辑就像是一位技艺高超的 “分子工匠”,默默地对基因表达进行着精细调控。植物细胞器(细胞中具有特定功能的微小结构)中的 RNA 编辑,能够修复基因序列,创造起始密码子或者去除终止密码子,就像给基因表达这出 “大戏” 调整剧本,让它能够顺利上演。在众多 RNA 编辑反应中,胞苷脱氨反应最为常见,也就是把胞苷(C)变成尿苷(U)(C-to-U),这个过程由 PPR(pentatricopeptide repeat,五肽重复序列)蛋白催化完成,PPR 蛋白凭借其 PPR 结构域识别目标 RNA 序列,再利用 C 端的 DYW 结构域进行脱氨反应。
随着研究的深入,科学家们发现了 DYW 结构域的两个不同亚类:DYW:PG 和 DYW:KP。DYW:PG 结构域广泛存在于所有陆地植物分支中,主要负责催化 C-to-U 编辑反应,在被子植物(开花植物)中的研究已经比较深入。而 DYW:KP 结构域则相对神秘,它仅存在于特定的早期陆地植物分支中,与细胞器中的尿苷到胞苷(U-to-C)编辑反应相关。虽然有证据表明 KP 蛋白参与了植物细胞器中的 U-to-C RNA 编辑,但天然 KP 蛋白的活性一直不为人知。此外,之前有研究利用基于天然蛋白保守序列设计的人工 KP 蛋白(如 KP2、KP3 和 KP6),在细菌和人类细胞中实现了 U-to-C 编辑,其中 KP6 在人类细胞中还表现出 C-to-U 编辑活性,并且这种活性在体外会受到羧酸的刺激。U-to-C 编辑机制涉及交联反应,需要在提取 RNA 前进行蛋白酶处理才能检测到。有研究认为,DYW:KP 蛋白活性位点中的保守赖氨酸(Lys88)会与编辑的尿苷交联,对 U-to-C 编辑至关重要,但这个机制仍有许多未知之处。
为了深入了解 KP6 这种神奇蛋白的双重编辑活性背后的机制,来自相关研究团队的科研人员在《Scientific Reports》期刊上发表了题为 “Engineered PPR-DYW:KP proteins reveal determinants of RNA editing specificity and reaction type” 的论文。他们通过一系列实验,揭示了 Lys88 在 U-to-C 编辑活性中的关键作用,还发现对 DYW 结构域进行细微修饰,就能影响编辑核苷酸的位置和 RNA 编辑反应的类型,这一发现为深入理解 RNA 编辑机制打开了新的大门。
科研人员为了开展这项研究,用到了几个关键的技术方法。首先是定点突变技术,通过这种技术在 KP 蛋白的相关结构域或 rpoA 编辑位点引入突变;接着利用 RNA 提取和 cDNA 合成技术,从细胞中获取 RNA 并将其转化为 cDNA;然后借助 PCR 扩增技术对编辑位点进行扩增;还有测序技术,用于分析编辑位点的序列;另外,使用定量分析软件 MultiEditR 对 RNA 编辑进行量化;最后运用荧光显微镜和图像分析软件,通过检测 GFP 荧光来评估编辑对翻译的影响 。
下面让我们一起看看科研人员都有哪些重要的研究发现。
KP6 蛋白独特的编辑活性
科研人员把目光聚焦在 KP6 蛋白上,它能编辑拟南芥 rpoA 编辑位点,在人类细胞中同时具备 C-to-U 和 U-to-C 编辑活性,是个研究的好对象。为了深入了解 U-to-C 编辑机制以及赖氨酸交联在其中的作用,科研人员决定设计只具有单一编辑活性的 KP6 变体。他们对 DYW 结构域中的氨基酸位点进行突变,使其与从藓类、石松类和蕨类植物中鉴定出的 133 个氨基酸的 DYW:KP 结构域的保守序列对齐。之后,在人类胚胎肾(HEK)293T 细胞中,分析了 45 个突变体对 rpoA 编辑位点的编辑活性。这个编辑位点根据研究目的,要么是 C(用于研究 C-to-U 编辑),要么是 U(用于研究 U-to-C 编辑)。结果发现,有五个突变体的 U-to-C 编辑活性显著高于 C-to-U 活性,例如 L6C、V17T、D47E、D116A 和 I119V 突变。科研人员挑选出其中四个编辑效率差异最大的突变,构建了双突变和三突变体。像 L6C-V17T-I119V 和 L6C-D116A-I119V 这两个三突变体,U-to-C 编辑效率分别约为 62% 和 89%,几乎没有明显的 C-to-U 编辑活性。同时,也有一些突变体表现出高 C-to-U 编辑活性,比如 E64G、L113V 和 F133H 突变。科研人员基于此构建出只具有显著 C-to-U 编辑活性的变体,如 E64G-L113V、E64G-F133H 和 E64G-L113V-F133H,编辑效率分别约为 57%、38% 和 59%。最后,科研人员选择 L6C-D116A-I119V(命名为 KP6u)和 E64G-L113V-F133H(命名为 KP6c)这两个变体进行后续研究。通过对这些变体的研究,科研人员成功获得了具有独特编辑活性的 KP6 蛋白,为后续探究编辑机制奠定了基础。
Lysine 88 对 KP 变体 U-to-C 编辑活性至关重要
科研人员通过序列比对发现,在所有 DYW:KP 结构域中,只有 88 位的赖氨酸(Lys88)是保守的。为了探究它在 U-to-C 反应中的重要性,科研人员把 Lys88 突变成丙氨酸(K88A),或者其他带有氨基、性质相似的氨基酸(如半胱氨酸 K88C、组氨酸 K88H、天冬酰胺 K88N、谷氨酰胺 K88Q 和精氨酸 K88R )。结果令人惊讶,这个突变使得 KP6 和 KP6u 的 U-to-C 编辑活性消失了。对于 KP6、KP6u 和 KP6c 来说,K88A、K88C、K88N 和 K88Q 突变让 C-to-U 编辑活性接近 100%。而用其他碱性氨基酸替代赖氨酸时,对 C-to-U 活性的影响各不相同,K88H 突变时约为 55 - 65%,K88R 突变时则在 0 - 25% 之间。科研人员在 KP2 和 KP3 中把 Lys88 突变成丙氨酸,也证实了它在 U-to-C 编辑活性中的关键作用。不过,KP2-K88A 和 KP3-K88A 突变体的 C-to-U 编辑活性比 KP6-K88A 变体要低一些,这说明 KP2 和 KP3 的氨基酸序列可能更适合 U-to-C 编辑。这一系列实验充分表明,Lys88 位于活性位点,对 U-to-C 编辑起着不可或缺的作用,而且 88 位氨基酸的性质(比如大小)还会直接影响 C-to-U 编辑活性。
KP-K88A 突变蛋白不影响翻译
之前有研究提出,赖氨酸和编辑后的核苷酸之间的交联会阻碍 RNA 分子的释放。为了探究 K88A 突变对 RNA 释放的影响,科研人员对比了蛋白酶 K 处理和未处理情况下蛋白的编辑效率。结果发现,KP3、KP6 和 KP6u 在未经过蛋白酶处理时,U-to-C 编辑效率很低或者没有,而 KP6、KP6c 和所有 K88A 变体在有无蛋白酶处理时,C-to-U 编辑效率没有明显差异,这表明 Lys88 对 U-to-C 编辑活性很重要,还会影响编辑后的 RNA 在人类细胞中的释放。为了进一步验证在没有交联的情况下,C-to-U 编辑活性不会阻碍翻译,科研人员在 rpoA 结合位点下游和 GFP 编码序列上游创建了起始密码子,然后检测细胞中 GFP 的积累情况。结果发现,野生型蛋白不能编辑目标位点,而 K88A 突变体可以。而且,除了 KP3-K88A,其他 K88A 突变体的 GFP 积累量都显著增加,这意味着在没有交联的情况下,K88A 变体不会影响编辑后的 RNA 分子释放用于翻译。不过,不同 DYW:KP 结构域氨基酸序列的差异可能会对这个过程产生影响。
K88A 降低核苷酸偏好性并影响编辑特异性
科研人员之前发现 KP2、KP3 和 KP6 蛋白对嘌呤(一种碱基)在 -1 位(相对于编辑位点)的核苷酸偏好性较低。为了探究 K88A 突变对核苷酸偏好性的影响,他们把编辑位点 -1 位的核苷酸换成其他三种核苷酸,然后分析新设计的 C-to-U KP 变体的编辑效率。结果发现,KP6c 对嘧啶(另一种碱基)有偏好,编辑效率比嘌呤高 2 - 3 倍,而 KP-K88A 变体几乎没有这种偏好,这可能是因为它们的编辑效率较高。这说明 KP-K88A 能够编辑起始密码子,可能是因为活性增强,而不是核苷酸偏好性发生了改变。科研人员还研究了 K88A 突变对编辑窗口内脱靶编辑的影响,他们把编辑位点上下游的两个核苷酸都换成胞嘧啶。结果发现,KP6、KP6c 和 KP3 只编辑目标核苷酸,而 KP6u 和 KP2 会编辑 +1 位的核苷酸,编辑效率分别约为 8% 和 25%,这表明 K88A 突变可能会影响对目标核苷酸的特异性识别。
从这次的研究中可以得出结论,科研人员成功设计出了分别增强 U-to-C 或 C-to-U 编辑活性的 KP6 突变体。通过构建预测结构模型发现,一些氨基酸残基的替换会影响活性位点的结构,进而改变碱基编辑的方向。Lys88 在 KP 结构域的 U-to-C 编辑活性中起着关键作用,它是活性中心的重要组成部分。K88A 突变会导致局部脱靶编辑,降低 -1 位的核苷酸特异性,还会改变活性中心的结构。这一研究意义重大,它让我们对 RNA 编辑机制有了更深入的理解,为未来进一步研究植物细胞器中的基因表达调控提供了重要线索。而且,研究结果也为开发更精准的 RNA 编辑工具提供了理论基础,或许在未来,我们可以利用这些知识,更精确地调控基因表达,在农业生产、医学研究等领域发挥重要作用。
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